Сила искусственного интеллекта и машинного обучения играет существенную роль в определении процессов кибербезопасности.
С каждым днем поверхность атаки становится все больше и больше. Угрозы стали не только сложными, но и более сложными для обнаружения. Ежедневно командам кибербезопасности приходится иметь дело с огромным количеством предупреждений, которые трудно проанализировать и принять меры. Огромное количество подключенных устройств в сочетании с нехваткой квалифицированных специалистов по безопасности делает задачу повышения уровня безопасности для любого предприятия сложной задачей. Например, рассмотрим решение SIEM, которое используется для мониторинга предупреждений и реагирования на них. Сегодня из-за огромного количества предупреждений с различными форматами данных любому аналитику по безопасности чрезвычайно сложно обнаружить любую подозрительную активность.
К счастью, благодаря достижениям в области искусственного интеллекта команды безопасности теперь могут значительно снизить риски. Например, ИИ является важным арсеналом в борьбе с киберугрозами, поскольку сегодня системы на основе ИИ способны обрабатывать и быстро анализировать миллионы событий и сопоставлять их для выявления различных типов угроз. Это включает в себя анализ новых вредоносных программ для выявления атак нулевого дня, чтобы пользователи не нажимали на подозрительные электронные письма. Более того, системы искусственного интеллекта могут учиться на моделях прошлых событий безопасности, а также изучать и предотвращать следующую атаку.
Сегодня несколько организаций внедряют решения и технологии безопасности ИИ, чтобы предупредить себя о надвигающихся угрозах, а также об утечках данных. Благодаря более комплексным и упрощенным решениям спрос на решения на основе ИИ резко вырос.
Прежде чем углубиться в роли ИИ и МО в продвижении процессов кибербезопасности, давайте кратко рассмотрим эти две технологии:
Искусственный интеллект и машинное обучение: основные концепции
Искусственный интеллект относится к моделированию человеческого интеллекта заранее назначенными машинами, в частности компьютерами. С другой стороны, машинное обучение включает в себя предоставление этим компьютерам возможности научиться выполнять процесс, включая обучающие данные и знания для последующего изучения подробных приложений.
Таким образом, искусственный интеллект относится к процессам и алгоритмам, которые имитируют человеческий интеллект или делают эти машины достаточно умными для выполнения функций, требующих человеческого интеллекта. Но машинное обучение — это подмножество ИИ, которое фокусируется на разработке и применении алгоритмов в ИИ, а также на изучении прошлых вариантов использования для улучшения взаимодействия с пользователем.
Итак, совершенен ли ИИ? Возможно нет. Технологии машинного обучения или искусственного интеллекта могут быть продуктивными в зависимости от информации, поступающей в эти системы. Но он экспоненциально расширяется и развивается, чтобы играть существенную роль в определении процессов кибербезопасности.
Понимание влияния AI и ML на кибербезопасность
Вот некоторые из ключевых областей, в которых может помочь система AI/ML:
- Обнаружение угроз и аномалий: При анализе стандартного базового поведения система на основе ИИ может быстро обнаруживать угрозы и аномалии.
- Аналитика личных данных и обнаружение мошенничества: системы на основе искусственного интеллекта можно использовать для создания моделей для распознавания моделей, связанных с мошенничеством. Чем больше данных поступает в систему, тем точнее становится модель ИИ.
- Борьба с ботами: Боты — жулики Интернета, и они могут быть чрезвычайно опасны. Известно, что хакеры запрограммировали ботов для захвата учетных записей и создания поддельных учетных записей. Системы искусственного интеллекта можно использовать и обучать распознавать вредоносных и хороших ботов.
- Обнаружение активов: ИИ можно использовать для автоматизации обнаружения всех ключевых устройств и приложений. Это может сыграть огромную роль в снижении рисков.
- Реагирование на инцидент: системы на базе ИИ могут помочь в реагировании на инциденты, позволяя организациям надлежащим образом управлять оповещениями системы безопасности. Приоритизируя действия по реагированию на инциденты, автоматизированное реагирование на инциденты ИИ может уменьшить уязвимости и обеспечить более быстрое реагирование на такие события.
Сегодня организации по всему миру перегружены угрозами кибербезопасности. ИИ является огромным преимуществом в борьбе с киберпреступниками, поскольку он повышает эффективность кибераналитиков, помогая им сосредоточиться на важных угрозах. Поскольку ИИ также учится на прошлых моделях, он может значительно сократить время, необходимое для выявления угроз и их быстрого устранения. Таким образом, сегодня искусственный интеллект — это не выбор, а его следует рассматривать как хорошее конкурентное оружие против возникающих и сложных угроз.
Автор:
Кришна Кунапули, менеджер по сетевым предпродажам в Размер
Сообщение «Использование возможностей AI/ML в кибербезопасности» впервые появилось на .
